Currículo
Sistemas de Informação Analíticos I (2020) 03775
Contextos
Groupo: Sistemas Integrados de Apoio à Decisão - 2020 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Para obter sucesso nesta UC o aluno deverá ser capaz de: OA1. Conhecer as caraterísticas fundamentais e a evolução dos Sistemas de Apoio à Decisão baseados em dados OA2. Distinguir os princípios de desenho aplicados aos sistemas operacionais e aos sistemas analíticos OA3. Conhecer e aplicar técnicas de modelação dimensional para DW/BI OA4. Conhecer e aplicar os princípios base de modelação dimensional ágil OA5. Comparar e criticar diferentes modelos dimensionais OA6. Conhecer as diferentes fases de desenvolvimento de um sistema de DW/BI, segundo a metodologia de R. Kimball OA7. Conhecer e aplicar os conceitos fundamentais do levantamento de requisitos de um projeto de DW/BI OA8. Desenhar um modelo dimensional para uma determinada área de negócio com vista ao desenvolvimento de uma aplicação de BI OA9. Expressar e explicar as decisões de desenho tomadas em cada fase do trabalho prático
Programa
CP1. Introdução aos Sistemas de Apoio à Decisão baseados em dados CP2. Introdução aos sistemas de Data Warehouse e Business Intelligence (DW/BI) CP3. Processamento Analítico de Dados (OLAP) versus Processamento Transacional de Dados (OLTP) CP4. Metodologia de R. Kimball para o desenvolvimento de sistemas de DW/BI CP5. Modelação dimensional: Conceitos fundamentais CP6. Conceitos de modelação dimensional ágil CP7. Modelação dimensional: Conceitos avançados CP8. Levantamento de requisitos para o desenho de modelos dimensionais CP9. Planeamento e desenho de aplicações de BI
Método de Avaliação
O aluno dispõe de dois métodos de avaliação: avaliação ao longo do semestre e avaliação por exame (para 100% da nota). Dado o carácter prático desta UC, recomenda-se o método de avaliação ao longo do semestre que inclui o desenvolvimento de um trabalho prático. A avaliação ao longo do semestre é composta pelas seguintes componentes: - Trabalho prático (em grupo, com nota individual): 70% (entrega parcial vinculativa para continuar em avaliação ao longo do semestre, com avaliação qualitativa) - Teste individual: 30% Nota mínima 10 em todas as componentes. Os grupos de trabalho são de 3 a 4 elementos. Não há possibilidade de realização de trabalhos práticos individuais. Para os alunos do MSIAD, os grupos devem ser os mesmos para a UC de Desenho e Desenvolvimento de Aplicações de BI. Alternativa: avaliação por exame final para 100% da nota, em 1ª época, 2ª época e época especial. O trabalho prático tem uma entrega parcial vinculativa para continuar em avaliação ao longo do semestre, a meio do semestre (tipicamente na aula 15). Cada grupo receberá feedback e uma avaliação qualitativa: A, B, C, D e F (passa a ser avaliado por exame). Todos os elementos do grupo têm que estar presentes na aula de apresentação da entrega parcial do trabalho prático. A data limite de entrega do trabalho prático é na última semana de aulas, no final do período letivo. As orais para discussão dos trabalhos serão realizadas via Zoom, numa data a combinar com cada grupo. As notas das orais (i.e., a nota da componente do trabalho prático) são individuais. Todas as orais têm que estar concluídas antes da data do teste, que se realiza na 1ª época de avaliação. Passam a ser avaliados por exame em 1ª época (contando 100% da nota) os alunos que: (a) não entregarem a 1ª parte do trabalho a meio do semestre; ou (b) não cumprirem a nota mínima do trabalho de grupo. O exame de 2a época constitui sempre 100% da nota e pode ser realizado: (a) por quem, em 1ª época, não obteve nota positiva ou não foi avaliado; e (b) para melhoria de nota (requer inscrição na secretaria).
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 113.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- - Slides das aulas teóricas e exercícios disponibilizados pelos docentes - Adamson, C. (2010) Star Schema: the complete reference. McGraw-Hill, USA - Kimball, R. & Ross, M. (2013) The Data Warehouse Toolkit - the definite guide to dimensional modeling (3rd ed.). John Wiley & Sons, USA. - Corr, L. & Stagnitto, J. (2011) Agile Data Warehouse Design - Collaborative Dimensional Modeling, from Whiteboard to Star Schema. DecisionOne Press, UK. - Kimball, R., Ross, M., Thornthwaite, W., Mundy, J., and Becker, B. (2008) The Data Warehouse Lifecycle Toolkit - practical techniques for building data warehouse and business intelligence systems (2nd ed.) John Wiley & Sons, USA - Bakhshi, S. (2023) Expert Data Modeling with Power BI: Enrich and optimize your data models to get the best out of Power BI for reporting and business needs (2nd ed.) Packt Publishing:
Secundária
- - Beaulieu, A. (2020) Learning SQL: Generate, Manipulate, and Retrieve Data (3rd ed.) OReilly Media - Sharda, R., Delen, D., and Turban, F. (2019) Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support (11th Ed). Pearson Education, Inc, USA - Kimball, R., Ross, M., Becker, B., Mundy, J. & Thornthwaite, W. (2015) The Kimball Group Reader: Relentlessly Practical Tools for Data Warehousing and Business Intelligence Remastered Collection. (2nd ed.). Wiley, USA - Moss, L., Atre, S. (2003). Business Intelligence Roadmap. The Complete Lifecycle for Decision-Support Applications. Addison-Wesley Information Technology Series. 2003.: